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《第二十四届中国控制会议论文集(下册)》2005年
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改进的神经网络预测多变量非线性时间序列

韩敏  范明明  刘玉花  席剑辉  
【摘要】:本文采用神经网络与主成分分析(PCA)相结合的方法预测多变量非线性时间序列。主要思路是先用主成分分析方法找到相互独立的输入变量,再分别利用静态和动态神经网络对多维非线性时间序列建立模型,进行预测,最后用网络性能评价函数均方根误差和预测精度来评价网络性能。通过对实际的多维时间序列仿真,结果证明本文提出的神经网络结合主成分分析的方法预测多变量非线性时间序列是快速有效的。

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